【技术实现步骤摘要】
： 本专利技术涉及数字图像处理、计算机视觉
，具体是一种基于反馈均值滤波 的雾天图像快速复原方法。
技术介绍
： 在雾天条件下，光线的传播会受到空气中悬浮水珠的影响而发生散射，继而偏离 原来的传播路径，同时其他光路的光线由于散射会进入该光路，导致形成的图像模糊不清、 颜色失真、对比度明显降低，这严重影响了人眼或计算机视觉系统对图像内容进行分析与 辨识。 当前，单幅图像去雾技术总体可分为基于图像增强的去雾方法和基于物理模型的 图像复原方法。目前发展较快的方法是基于物理模型的图像复原方法，该类方法能通过相 关先验信息及物理模型求解出无雾图像。其中比较有代表性的算法为HE等人提出的一种 基于暗原色先验的单幅图像去雾算法，该算法对大量户外无雾图像进行统计，发现一种能 估计雾气浓度的暗原色先验规律，利用该规律可获得反映雾气浓度的场景透射率，然后结 合雾天成像的物理模型求解出无雾图像，算法去雾效果好，恢复的图像颜色自然，但整个算 法的空间、时间复杂度较高，且当图像中出现天空等大面积明亮区域时，暗原色先验将失 效，同时，由于在初始透射率优化过程中涉及一种软抠图算法，使整个算法的时间和空间复 杂度较高，难以满足实际应用。总结起来，HE算法虽然去雾效果较好，但依然存在如下四个 问题有待解决：（1)算法时间与空间复杂度较大，难以满足实际应用；(2)天空等大面积偏 白色区域复原易出现失真，影响复原结果；（3)大气光值估计不够准确，结果易受小面积高 亮区域影响。（4)方法适用范围较窄，当雾气呈现出白色以外的偏色时无法处理。 【
技术实现思路
...
【技术保护点】
一种基于反馈均值滤波的雾天图像快速复原方法，其特征在于，具体包括以下步骤：A)对输入图像(1)进行图像预处理(2)，消除雾气偏色；B)建立权重图(4)Q，包括以下步骤：b1)建立亮度图L与平滑强度图P，具体方法如下：L(x)=13(Ir(x)+Ig(x)+Ib(x))P(x)=exp(-E(x))]]>其中I，(x)、Ig(x)、Ib(x)分别为预处理图像三个通道的强度值，E(x)为预处理图像通过Sobel算子提取图像边缘(3)得到的强度值，L(x)为亮度图的强度值，P(x)为平滑强度图的强度值；b2)根据得到的亮度图与平滑强度图求得权重图Q：Q(x)＝0.5L(x)+0.5P(x)其中Q(x)为权重图的强度值；C)根据步骤A)得到的预处理图像，估计大气光值(7)A；D)根据步骤A)得到的预处理图像，估计透射图(12)t；E)根据估计得到的大气光值A与透射图t，通过大气散射模型得到复原图像(13)；F)采用自适应对数映射算子对复原后的图像进行色调调整(14)得到输出图像(15)。
【技术特征摘要】
1. 一种基于反馈均值滤波的雾天图像快速复原方法，其特征在于，具体包括以下步 骤： A) 对输入图像（1)进行图像预处理（2)，消除雾气偏色； B) 建立权重图（4)Q，包括以下步骤： bl)建立亮度图L与平滑强度图P，具体方法如下：其中I, (X)、Ig(x)、Ib(x)分别为预处理图像三个通道的强度值，E(x)为预处理图像通 过Sobel算子提取图像边缘（3)得到的强度值，L(x)为亮度图的强度值，P(x)为平滑强度 图的强度值； b2)根据得到的亮度图与平滑强度图求得权重图Q :其中Q(x)为权重图的强度值； C) 根据步骤A)得到的预处理图像，估计大气光值（7)A ; D) 根据步骤A)得到的预处理图像，估计透射图（12) t ; E) 根据估计得到的大气光值A与透射图t，通过大气散射模型得到复原图像（13); F) 采用自适应对数映射算子对复原后的图像进行色调调整（14)得到输出图像（15)。2. 根据权利要求1所述基于反馈均值滤波的雾天图像快速复原方法，其特征在于，所 述步骤A)中的图像预处理（2)方法为白平衡。3. 根据权利要求1所述基于反馈均值滤波的雾天图像快速复原方法，其特征在于，所 述步骤C)中估计大气光值（7) A的具体方式为：将权重图Q划分为MXM个大小相等的区 域，在划分区域中选取权重加权和最大的区域，并找到预处理图像中对应的区域，将其确定 为大气光值选择区域（5),最后在区域内选取最大值作为大气光值A。4. 根据权利要求1所述基于反馈均值滤波的雾天图像快速复原方法，其特征在于，所 述步骤D)中得到估计透射图（12) t的具体步骤如下： A)求...
【专利技术属性】
技术研发人员：唐鉴波，朱桂斌，王田，戚曹，赵林，戴昊峰，
申请(专利权)人：中国人民解放军重庆通信学院，
类型：发明
国别省市：重庆;85
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